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SQL 入门了解

SQL

随着应用程序的功能越来越复杂，数据量越来越大，如何管理这些数据就成了大问题：

  • 读写文件并解析出数据需要大量重复代码；
  • 从成千上万的数据中快速查询出指定数据需要复杂的逻辑。

如果每个应用程序都各自写自己的读写数据的代码，一方面效率低，容易出错，另一方面，每个应用程序访问数据的接口都不相同，数据难以复用。

所以，数据库作为一种专门管理数据的软件就出现了。应用程序不需要自己管理数据，而是通过数据库软件提供的接口来读写数据。至于数据本身如何存储到文件，那是数据库软件的事情，应用程序自己并不关心：

SQL是结构化查询语言的缩写，用来访问和操作数据库系统。SQL语句既可以查询数据库中的数据，也可以添加、更新和删除数据库中的数据，还可以对数据库进行管理和维护操作。不同的数据库，都支持SQL，这样，我们通过学习SQL这一种语言，就可以操作各种不同的数据库。

虽然SQL已经被ANSI组织定义为标准，不幸地是，各个不同的数据库对标准的SQL支持不太一致。并且，大部分数据库都在标准的SQL上做了扩展。也就是说，如果只使用标准SQL，理论上所有数据库都可以支持，但如果使用某个特定数据库的扩展SQL，换一个数据库就不能执行了。例如，Oracle把自己扩展的SQL称为PL/SQL，Microsoft把自己扩展的SQL称为T-SQL。

现实情况是，如果我们只使用标准SQL的核心功能，那么所有数据库通常都可以执行。不常用的SQL功能，不同的数据库支持的程度都不一样。而各个数据库支持的各自扩展的功能，通常我们把它们称之为“方言”。

总的来说，SQL语言定义了这么几种操作数据库的能力：

DDL：Data Definition Language

DDL允许用户定义数据，也就是创建表、删除表、修改表结构这些操作。通常，DDL由数据库管理员执行。

DML：Data Manipulation Language

DML为用户提供添加、删除、更新数据的能力，这些是应用程序对数据库的日常操作。

DQL：Data Query Language

DQL允许用户查询数据，这也是通常最频繁的数据库日常操作。

 

一、数据模型

数据库按照数据结构来组织、存储和管理数据，实际上，数据库一共有三种模型：

  • 层次模型
  • 网状模型
  • 关系模型

层次模型就是以“上下级”的层次关系来组织数据的一种方式，层次模型的数据结构看起来就像一颗树：

 



 


网状模型把每个数据节点和其他很多节点都连接起来，它的数据结构看起来就像很多城市之间的路网：




 


关系模型把数据看作是一个二维表格，任何数据都可以通过行号+列号来唯一确定，它的数据模型看起来就是一个Excel表：


 


　　主流关系数据库


　　 目前，主流的关系数据库主要分为以下几类：


    

  1. 商用数据库，例如：Oracle，SQL Server，DB2等；
    2. 

  2. 开源数据库，例如：MySQL，PostgreSQL等；
    3. 

  3. 桌面数据库，以微软Access为代表，适合桌面应用程序使用；
    4. 

  4. 嵌入式数据库，以Sqlite为代表，适合手机应用和桌面程序。
    5. 



 


二、数据类型




对于一个关系表，除了定义每一列的名称外，还需要定义每一列的数据类型。关系数据库支持的标准数据类型包括数值、字符串、时间等：





名称类型说明





INT
整型
4字节整数类型，范围约+/-21亿




BIGINT
长整型
8字节整数类型，范围约+/-922亿亿




REAL
浮点型
4字节浮点数，范围约+/-1038




DOUBLE
浮点型
8字节浮点数，范围约+/-10308




DECIMAL(M,N)
高精度小数
由用户指定精度的小数，例如，DECIMAL(20,10)表示一共20位，其中小数10位，通常用于财务计算




CHAR(N)
定长字符串
存储指定长度的字符串，例如，CHAR(100)总是存储100个字符的字符串




VARCHAR(N)
变长字符串
存储可变长度的字符串，例如，VARCHAR(100)可以存储0~100个字符的字符串




BOOLEAN
布尔类型
存储True或者False




DATE
日期类型
存储日期，例如，2018-06-22




TIME
时间类型
存储时间，例如，12:20:59




DATETIME
日期和时间类型
存储日期+时间，例如，2018-06-22 12:20:59






上面的表中列举了最常用的数据类型。很多数据类型还有别名，例如，REAL又可以写成FLOAT(24)。还有一些不常用的数据类型，例如，TINYINT（范围在0~255）。各数据库厂商还会支持特定的数据类型，例如JSON。


选择数据类型的时候，要根据业务规则选择合适的类型。通常来说，BIGINT能满足整数存储的需求，VARCHAR(N)能满足字符串存储的需求，这两种类型是使用最广泛的。


 三、数据查询


　　3.1、基本查询　　　


　　　　SELECT * FROM <表名>;  -->>查询这个表的数据


　　　　使用SELECT * FROM <表名>;时，SELECT是关键字，表示将要执行的一个查询，*表示"所有列"，FROM表示将要从那个表查询


　　　　SELECT不仅可以查询表，还能用作计算，如SELECT 10+20，可以计算出结果为30，但是，不带FROM的SELECT语句还有一个用途，就是用来判断当前到数据库的连接是否有效。许多检测工具会执行一条SELECT 1；来从测试数据库是否连接。


　　　　注：查询结果是一个二维表，它包含列名和每一行数据。


 


　　3.2、条件查询


　　　　 使用SELECT * FROM <表名>可以查询到一张表的所有记录。但是，很多时候，我们并不希望获得所有记录，而是根据条件选择性地获取指定条件的记录。


　　　　 SELECT语句可以通过WHERE条件来设定查询条件，查询结果是满足查询条件的记录。


　　　　SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式> ;


　　　　条件表达式可以分为：　　1、<条件一> AND  <条件二>     -->   表达满足条件一并且满足条件二。     如：SELECT * FROM students WHERE score >= 80 AND  gender = ' M ';


　　　　　　　　　　　　　　　　2、<条件一>  OR <条件二>       -->   表达满足条件一或者满足条件二。     如：SELECT * FROM students WHERE score >= 80 OR gender=' M ';


　　　　　　　　　　　　　　　　3、 NOT <条件>    -->   表达"不符合该条件" 。     如：SELECT * FROM students WHERE NOT class_id = 2;


　　　　　　　　　　　　　　　　4、可以使用 " ( ) "包含上面多个条件。      如：SELECT * FROM students WHERE ( score < 80 OR score > 90 ) AND gender = ' M ';


　　　　　　　　　　　　　　　　5、BETWEEN   -->   BETWEEN 60 AND 90 表示在60~90之前（包含）的查询。


　　　　注：如果不加括号，条件运算按照NOT、AND、OR的优先级进行，即NOT 优先级最高，其次AND，最后OR 。


 


　　3.3、投影查询 　　 　   


　　　　 使用SELECT * FROM <表名> WHERE <条件>可以选出表中的若干条记录。我们注意到返回的二维表结构和原表是相同的，即结果集的所有列与原表的所有列都一一对应。


　　　     如果我们只希望返回某些列的数据，而不是所有列的数据，我们可以用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM ...，让结果集仅包含指定列。这种操作称为投影查询。


　　　　 SELECT <列名>, <列名>  <更换的列名> FROM <表名>; 


　　　　 使用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM ...时，还可以给每一列起个别名，这样，结果集的列名就可以与原表的列名不同。它的语法是SELECT 列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM ...。


 　　　　　　如：SELECT id, score points, name FROM students;     这里查询了id，score，name并且把score重命名为point，而id，name列名保持不变。


 


 　  3.4、排序


　　　　使用SELECT查询时，你可能注意到，查询结果集通常是按照id排序的，也就是根据主键排序。这也是大部分数据库的做法。如果我们要根据其他条件排序怎么办？可以加上ORDER BY子句。


　　　　SELECT <列名>,...，<列名> FROM <表名> ORDER BY <列名>; 


　　　　如：SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score;         ->       这里查询了id，name，gender和score，但结果是按照score的低到高排序的。


　　　　如果score列有相同的数据，要进一步排序，可以继续添加列名。例如，使用ORDER BY score DESC, gender表示先按score列倒序，如果有相同分数的，再按gender列排序


　　　　注：ORDER BY 排序是默认从低到高，若要从高到低则需要在ORDER BY后面添加DESC关键字（ASC升序，DESC降序）。 即 SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC;  


　　　　　　如果有WHERE子句，那么ORDER BY子句要放到WHERE子句后面。


　  3.5、分页查询　


　　　　使用SELECT查询时，如果结果集数据量很大，比如几万行数据，放在一个页面显示的话数据量太大，不好查看，不如分页显示，每次显示100条。


　　　　要实现分页功能，实际上就是从结果集中显示第1~100条记录作为第1页，显示第101~200条记录作为第2页，以此类推。


　　　　SELECT * FROM <表名> LIMIT  <X>  OFFSET <Y> ;         X ->每页显示最多几条数据，Y -> 显示第几条数据索引值


 　　　　如：SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC LIMIT 3 OFFSET 0;       ->     每页显示3行，显示第一页，数据索引从0开始。如果要查询第二页，那么需要跳过前三条数据，即需要OFFSET设为3。如此类推


　　　　注：OFFSET超过了查询的最大数量并不会报错，而是得到一个空的结果集。


　　　　　　OFFSET是可选的，如果只写LIMIT 10，那么相当于LIMIT 10 OFFSET 0。（数据总量为10条）分页查询需要先确定每页的数量和当前页数，然后确定LIMIT和OFFSET的值。


 


　  3.6、聚合查询


　　　　对于统计总数、平均数这类计算，SQL提供了专门的聚合函数，使用聚合函数进行查询，就是聚合查询，它可以快速获得结果。 


　　　　SELECT  <函数>(<列名>)  <新列名> FROM <表名>;


　　　　所有的UDAF（即聚合函数）都应该支持分组查询，内置的聚合函数有：






函数　
说明




COUNT
统计记录数 注意和count(*)的区别




SUN
某一列的总值，该列必须为数值类型　　




AVG
某一列的平均值，该列必须为数值类型




MAX
最大值




MIN
最小值




FIRST
第一条记录




LAST
最后一条记录





　　　　


　　　　注：1、COUNT(*)事实上和COUNT(<主键>)一样。


　　　　　　2、SUN和AVG仅能用于对数值的计算。


　　　　　　3、MAX和MIN不仅可以用于数值也能运用于字符，会返回排序最后和排序最前的字符。


　　　　　　4、如果聚合查询的WHERE条件没有匹配到任何行，COUNT()会返回0，而SUM()、AVG()、MIN()和MAX()会返回NULL。


 


 　　　　GROUP BY


　　　　SELECT <列名>, COUNT(*) <新列名> FROM <表名> GROUP BY <列名>;    （这里两个列名是同一个列名，先由GROUP BY将表根据列名进行分组在逐一进行COUNT统计）


　　　　如：SELECT class_id, COUNT(*) num FROM students GROUP BY class_id;


　　　　若将那么放入其中，即SELECT name, class_id, COUNT(*) num FROM students GROUP BY class_id;返回的结果集中name的值会为NULL。


　　　　因为在任意一个分组中，只有class_id都相同，name是不同的，SQL引擎不能把多个name的值放入一行记录中。因此，聚合查询的列中，只能放入分组的列。


 　　　　


3.6、多表查询


 


四、增、删、改


　　4.1、增（INSERT  INTO）　　　


　　　　INSERT INTO <表名> （字段1，字段2，...）VALUES （值1，值2，...）;


 





idclass_idnamegenderscore























1
1
小明
M
90






















2
1
小红
F
95






















3
1
小蓝
M
88













































































　　　　


　　　　　　　


　　　　　　向students表插入一条新记录，先列举出需要插入的字段名称，然后在VALUES子句中依次写出对应字段的值：


　　　　　　　---->>   INSERT INTO students (class_id , name , gender , score) VALUES (2，'小绿'，'M'，80)


 


 







idclass_idnamegenderscore






















1
1
小明
M
90





















2
1
小红
F
95





















3
1
小蓝
M
88





















4
2
小绿
M
80

























































　　　　注：1、我们并没有列出id字段，也没有列出id字段对应的值，这是因为id字段是一个自增主键，它的值可以由数据库自己推算出来。此外，如果一个字段有默认值，那么在INSERT语句中也可以不出现。


　　　　　　2、字段顺序不必和数据库表的字段顺序一致，但值的顺序必须和字段顺序一致。也就是说，可以写INSERT INTO students (score , gender , name , class_id) ...，但是对应的VALUES就得变成(80, 'M', '小绿', 2)。


　　　　


　　　4.2、删（DELETE）


　　　　   DELETE FROM <表名> WHERE <条件>；


                 注意到DELETE语句的WHERE条件也是用来筛选需要删除的行，因此可以通过条件的筛选一次删除多条记录。


　　　　  若WHERE没有匹配到合适的记录，DELETE不会报错，当然也不会有数据被删除。


　　　　  最后，要注意不带WHERE筛选条件的DELETE语句会删除整个表的数据。


 


 


　　　4.3、改（UPDATE）


　　　　　  UPDATE <表名> SET 字段1=值1, 字段2=值2, ... WHERE ...;





idclass_idnamegenderscore






















1
1
小明
M
66









































































　　　　　　


 


 


　　　　　　更新students表id=1的记录的name和score这两个字段，先写出UPDATE students SET name='大明', score=66，然后在WHERE子句中写出需要更新的行的筛选条件id=1


　　　　　　----- >> UPDATE students SET name = '大明' ，score= 66 WHERE id = 1;           （如 SET score = score + 10 可给当前字段的score加上10）


 


 







idclass_idnamegenderscore






















1
1
大明
M
66




























































































































　　　　　　


　　　　　　最后，要注意不带WHERE筛选条件的UPDATE语句会更新整个表的数据。
　　　　　　










		

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2019-03-13 10:35 
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